摘要
随着机器学习技术的飞速发展及其在各个领域的广泛应用，敏感数据的隐私安全问题日益凸显。
传统的分类器在训练过程中需要直接访问原始数据，这可能导致隐私泄露的风险。
为了解决这一问题，支持隐私保护的分类器应运而生，其旨在保证数据隐私安全的同时，不显著降低分类性能。
本文对支持隐私保护的分类器进行了深入研究，首先介绍了隐私保护机器学习的相关概念，阐述了其重要意义和研究现状；其次，详细介绍了差分隐私、同态加密、安全多方计算和联邦学习等主流隐私保护技术，并分析了其优缺点以及在分类器设计中的适用场景；接着，重点概述了基于上述技术的各类支持隐私保护的分类器，包括决策树、支持向量机、神经网络、k近邻、逻辑回归、朴素贝叶斯等，并对它们的性能进行了比较分析；最后，总结了支持隐私保护的分类器所面临的挑战，并展望了其未来的发展方向。
关键词：隐私保护；分类器；差分隐私；同态加密；安全多方计算；联邦学习
#1.1隐私保护机器学习
隐私保护机器学习旨在解决机器学习过程中出现的隐私泄露问题，其目标是在保证数据隐私安全的前提下，完成机器学习的任务，例如训练模型、进行预测等。
#1.2分类器
分类器是机器学习领域中一种重要的监督学习模型，其作用是将数据样本划分到预定义的类别中。
常见的分类器包括决策树、支持向量机、神经网络等。
#1.3支持隐私保护的分类器
支持隐私保护的分类器是指在设计和训练过程中融入了隐私保护技术的分类器，其能够在保护数据隐私的同时，实现数据的有效利用，并完成分类任务。
近年来，支持隐私保护的分类器受到学术界和工业界的广泛关注，成为机器学习和数据安全领域的研究热点。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
